基于蒙特卡罗算法及GP-GOMEA的定日镜场多目标热功率输出优化方法技术

本发明专利技术公开了基于蒙特卡罗算法及GP‑GOMEA的定日镜场多目标热功率输出优化方法，具体涉及定日镜场输出功率优化领域，包括以下步骤：首先，通过步骤A1，建立了适当的坐标系作为分析基础；随后，在步骤A2中，利用GP‑GOMEA算法构建了定日镜场的精确数学模型；为了预测和分析定日镜场的性能，步骤A3引入了Transformer模型，为优化设计提供了关键的数据支持；为了进一步提高优化效果，步骤A4将NSGA‑II、GP‑GOMEA和Transformer三者结合，形成了一个多模态遗传模型，以求解定日镜场的优化设计问题；接着，在步骤A5中，基于评价函数和输入数据，利用NSGA‑II算法求解，得到了一组帕累托最优解作为候选方案；最后，在步骤A6中，从帕累托最优解中精心选择了一个最终方案，作为定日镜场的优化设计结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及定日镜场输出功率优化，更具体地说，本专利技术涉及基于蒙特卡罗算法及gp-gomea的定日镜场多目标热功率输出优化方法。

技术介绍

1、定日镜场是太阳能光热发电系统的重要组成部分，其优化设计对于提高系统的热功率输出至关重要。目前，蒙特卡罗算法在定日镜场的优化设计中已被广泛应用。它通过随机抽样来估计定日镜场的光学效率和输出热功率。此外，非线性目标规划模型也被用于最大化单位面积定日镜的输出热功率。

2、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如尽管蒙特卡罗算法能够提供定日镜场的有效优化，但它通常需要大量的计算资源和时间来达到高精度的结果；此外，传统的优化方法可能无法充分考虑定日镜场中各个定日镜之间的相互作用和复杂的环境因素，导致优化结果不够理想。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于蒙特卡罗算法及gp-gomea的定日镜场多目标热功率输出优化方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：

3本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于蒙特卡罗算法及GP-GOMEA的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法及GP-GOMEA的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法及GP-GOMEA的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于：所述步骤A2中，使用GP-GOMEA算法根据给定的数据和约束条件，自动演化出一个描述定日镜场输出热功率与各个参数之间关系的数学表达式作为评价函数。

4.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法及GP-GOMEA的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.基于蒙特卡罗算法及gp-gomea的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法及gp-gomea的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法及gp-gomea的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于：所述步骤a2中，使用gp-gomea算法根据给定的数据和约束条件，自动演化出一个描述定日镜场输出热功率与各个参数之间关系的数学表达式作为评价函数。

4.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法及gp-gomea的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于：所述步骤a3中，使用python爬虫向天气网每天的太阳法向直射辐射度dni，作为定日镜场优化设计的输入数据；该模型可以根据数据的季节性、周期性和趋势性，以及数据之间的相关性和因果性，生成准确和稳定的预测结果；

5.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗算法及gp-gomea的定日镜场多目标热功率输出优化方法，其特征在于：所述步骤a4中，使用nsga-ii算法根据评价函数和输入数据，求解定日镜场的优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏鹏斌，
申请(专利权)人：安徽信息工程学院，
类型：发明
国别省市：